这篇文章主要介绍了mysql中索引与FROM_UNIXTIME的问题的相关资料,需要的朋友可以参考下
零、背景
这周四收到很多告警,找DBA看了看,发现有个慢查询。
简单收集一些信息后,发现这个慢查询问题隐藏的很深,问了好多人包括DBA都不知道原因。
一、问题
有一个DB, 有一个字段, 定义如下.
MySQL [d_union_stat]> desc t_local_cache_log_meta; +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ | c_id | int(11) | NO | PRI | NULL | | c_key | varchar(128) | NO | MUL | | | c_time | int(11) | NO | MUL | 0 | | c_mtime | varchar(45) | NO | MUL | 0000-00-00 00:00:00 | +----------------+--------------+------+-----+---------------------+ 17 rows in set (0.01 sec)
索引如下:
MySQL [d_union_stat]> show index from t_local_cache_log_meta \G *************************** 1. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 0 Key_name: PRIMARY Column_name: c_id Collation: A Cardinality: 6517096 Index_type: BTREE *************************** 2. row *************************** . . . *************************** 6. row *************************** Table: t_local_cache_log_meta Non_unique: 1 Key_name: index_mtime Column_name: c_mtime Collation: A Cardinality: 592463 Index_type: BTREE 6 rows in set (0.02 sec)
然后我写了一个SQL如下:
SELECT count(*) FROM d_union_stat.t_local_cache_log_meta where `c_mtime` < FROM_UNIXTIME(1494485402);
终于有一天DBA过来了, 扔给我一个流水,说这个SQL是慢SQL。
# Time: 170518 11:31:14 # Query_time: 12.312329 Lock_time: 0.000061 Rows_sent: 0 Rows_examined: 5809647 SET timestamp=1495078274; DELETE FROM `t_local_cache_log_meta` WHERE `c_mtime`< FROM_UNIXTIME(1494473461) limit 1000;
我顿时无语了,我的DB都是加了索引,SQL都是精心优化了的,怎么是慢SQL呢?
问为什么是慢SQL,DBA答不上来, 问了周围的同事也都答不上来。
我心里暗想遇到一个隐藏很深的知识点了。
令人怀疑的地方有两个:1.有6个索引。 2. 右值是 FROM_UNIXTIME 函数。
于是查询MYSQL官方文档,发现6个不是问题。
All storage engines support at least 16 indexes per table and a total index length of at least 256 bytes.
Most storage engines have higher limits.
于是怀疑问题是 FROM_UNIXTIME 函数了。
然后看看MYSQL的INDEX小节,找到一点蛛丝马迹。
1.To find the rows matching a WHERE clause quickly.
2. To eliminate rows from consideration.
If there is a choice between multiple indexes, MySQL normally uses the index that finds the smallest number of rows.
3.If the table has a multiple-column index, any leftmost prefix of the index can be used by the optimizer to look up rows.
4. MySQL can use indexes on columns more efficiently if they are declared as the same type and size.
Comparison of dissimilar columns (comparing a string column to a temporal or numeric column, for example) may prevent use of indexes if values cannot be compared directly without conversion.
看到第4条的时候,提到不同类型可能导致不走索引,难道 FROM_UNIXTIME 的返回值不能转化为字符串类型?
于是查询 FROM_UNIXTIME 函数的返回值。
MySQL FROM_UNIXTIME() <a href="http://www.php.cn/wiki/135.html" target="_blank">return</a>s a <a href="http://www.php.cn/wiki/1255.html" target="_blank">date</a> /datetime from a version of unix_timestamp.
返回的是一个时间类型,那强制转化为字符串类型呢?
MySQL [d_union_stat]> explain SELECT -> * -> FROM -> t_local_cache_log_meta -> where -> `c_mtime` = CONCAT(FROM_UNIXTIME(1494485402)) \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: t_local_cache_log_meta type: ref possible_keys: index_mtime key: index_mtime key_len: 137 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec)
这次可以看到, 使用了索引,只扫描了一个数据。
二、结论
这次对 FROM_UNIXTIME 的返回值强制转化一下就可以利用上索引了。
所以这个SQL不能利用上索引是右值与左值的类型不一致导致的。 。
好了,不多说了, 这篇文章算是一个插曲,后面继续介绍算法吧。
Atas ialah kandungan terperinci 索引和FROM_UNIXTIME在mysql中问题详解. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),